MVC 中Html 扩展方法的使用与区别

MVC 中使用扩展方法 MVC 中使用扩展方法, ASP.NET + MVC5 入门完整教程四---MVC 中使用扩展方法 源代码 立即下载


在MVC 视图中我们经常遇到一些html 扩展方法, 对于初次接触 MVC 的朋友们,可能容易产生混淆,甚至不明白它们之间的区别,以下是笔者在实际的开发项目中,对这些容易产生混淆的 扩展方法进行了总结,主要包括:

Html.ActionLink(), Html.Action() , Html.RenderBody(), Html.RenderSection(), Html.RenderAction(), Html.Partial(),

Html.RenderPartial(), Url.Action(), Url.Content()


Html.ActionLink()有五个重载函数

其中的参数依次表示为: linkText actionName, controllerName, routeValue, htmlAtributes
默认控制器为当前页面的控制器
它会生成一个超连接 <a href="controllerName/actionName">linkText</a> 的标签

routeValue 参数 可以对action设置参数 比如要生成这个一个标签 <h href="localhost/book/detail?isbn=123244" class ="b">aaa</a>
那么 对应的 ActionLink 就是 Html.ActonLink("aaa", "detail,", "book", new { isbn="123244"}, new { @class="b"})

因为class 是关键字, 要加转义符 @


HTML.ActionLink 和 Url.Action 的区别 :

1.html.ActionLink生成一个<a href=".."></a>标记。而Url.Action只返回一个url

2.Html.Action可以执行一个控制器的action


Html.RenderBody() 和 Html.RenderSection() 区别:

@RenderBody():呈现子页的主体内容

@RenderSection():呈现特别的节部分。其中有两个参数, 第一个参数是节点的名称, 第二个参数是一个bool 类型, 表示是否是必须的, 默认是true必须覆写,设为false则为可选覆写;


1、Action 、 RenderActionAction

 相同点:
        加载方法的视图,执行Controller → Model → View的顺序,然后把产生的页面带回到原来的View中再回传。

 需要创建相应的 Child Action 方法

 都可以缓存partial view

 当数据显示在部分视图是独立于相应的视图模型的操作方法是有用的。例如:在一个博客上显示每个网页的分类列表,我们想用行动方法从类别列表是由不同的模型。


 不同点:

 Acton()

1.有返回值,结果直接展示为HtmlString (HTML-encoded 字符串展示) .

2.返回字符串,可以存储在变量里.


RenderAction()

1.没有返回值,执行结果会直接写入当前响应的数据流中


2.这个方法比action方法快,基于第一条原因


2、Partial() 、 RenderPartialPartial() 的区别

相同点:
        1. 都可以适当的地方呈现子视图

 2. 参数可以写成部分视图的名称, 或者部分视图的相对路径,
       如果直接写部分视力的名称,那么部分视图必须放在调用者同一目录下,也可以放在View/Shared中。
  
不同点:

 RenderPartial()

 1.该方法没有返回值 ,即以void 的形式返回子视图,可以直接被呈现

 2.该法会直接将结果写入到当前请求的http response数据流中,这意味着它使用了和当前webpage/template使用的相同的TextWriter对象

 3. 不需要创建action,使用简单

 4. 如果和partial view 对应的view model中,已经存在了partial view展示所需数据,RenderPartial方法会很有用.For example :blog中,显示一篇文章和它的评论, RenderPartial 方法会是比较好的选择,既然文章的评论信息已经存在在view model中

5.这个方法比partial 方法更快,因为它直接将结果系统到当前响应的数据流中

6.在Razor视图中语法不一样:
    @{ Html.RenderPartial("PartialViewName"); }

 

Partial()

1. 方法以字符串的形式返回子视图,可以直接被呈现。  返回结果以HTML-encoded 字符串展示

2. Partial输出到临时变量StringWriter ;RenderPartial输出到HtmlHelper.ViewContext.Writer上(即直接输出到Response)。
  Html.Partial内部实现

3. 因返回的是string类型,所以结果可以存储在变量里.

4. 使用简单,无需创建action

5.Partial() 当用于显示数据的部分视图已在相应的视图模型中时,这个方法是有用的。例如:在一个博客展示一篇评论,我们想用RenderPartial() 方法由于评论文章信息已经存在于视图模型,而选择使用Partial()。


6、Razor视图中语法不一样:
 @Html.Partial("PartialViewName")
 


Html.Action与Url.Action的区别

1.Html.Action返回的指向指定控制器指定action的超链接标签<a>标签.如果没有指定controller,则默认为本页面对应的Controller.

如<%:Html.Action("Get","Book") %>

返回<a href="/Book/Get"></a>

 

2.Url.Action返回的是指定控制器指定action的完整URL地址

<form name="form1" action="@Url.Action("Get","Book")" method="post">

<a href="@Url.Action("GetDetail","Book",new{id=Model.ID})">@Model.Title</a>

@Url.Action("GetDetail","Book",new{id=Model.ID})返回\Book\GetDetail?id=5


Url.Content()

 是将虚拟路径转换成应用程序的绝对路径, 比如在布局页中加入了css 引用, 而这具布局视图又被不同的视图引用,为了使各个视图能够正确加载 css, 需要在布局页中将虚拟路径转换成应用程序的绝对路径。


RenderPartial 和RenderAction的不同点:

1.RenderPartial的数据来自调用的View ,而RenderAction来自自己。

2.RenderAction会发起一个新的Request,而RenderPartial不会。

 

  对于RenderPartial 和RenderAction 这两个方法如何选择:
         根据两者不同点中的第二点,由于RenderAction会调用一个新的Action方法,而asp.net MVC中的Action是最小的缓存单位,因此如果某一个块的数据比较固定,不会因为访问者的不同而发生变化,那么这时就是使用RenderAction的时候了。

 

Unity插件-Mirror使用方法(一)Mirror介绍 Unity Mirror 是一个专为 Unity 引擎设计的开源、社区驱动的网络库,主要用于简化多人联机游戏的开发。它最初是为了替代 Unity 原生的 UNet 系统(已被官方弃用)而创建的,因其轻量、灵活和高效的特点,成为 Unity 开发者构建多人游戏的热门选择。 阅读详情

相关推荐

别再只会用Excel了!Minitab 21手把手教你搞定SPC控制图(从数据导入到结果解读)

本文详细介绍了如何使用Minitab 21高效制作SPC控制图,从数据导入到结果解读的全流程。通过对比Excel的局限性,展示Minitab在自动化计算、图表标准化和特殊原因检验等方面的优势,帮助质量管理人员提升工作效率和数据分析专业性。

weixin_30878501的博客 383

MVC教程七:扩展HtmlHelper方法

在上一篇文章的最后,列出了一些常见的HtmlHelper的方法,这些都是ASP.NET MVC已经定义好的,如果我们想自己定义一个HtmlHelper方法可以吗?答案是肯定的,那么如何自定义一个HtmlHelper方法呢? 以Label()方法为例,查看Label方法的定义: 1 internal static MvcHtmlString LabelHelper(HtmlHelper html...

weixin_34308389的博客 175

【STM32】基于STM32F103C8T6实现步进电机精准调速控制

本文详细介绍了如何使用STM32F103C8T6微控制器实现步进电机的精准调速控制。通过利用其内置定时器生成PWM脉冲,替代低效的延时方法,并结合TB6600驱动器进行硬件连接,可实现平滑、高效的电机速度控制。文章提供了基于HAL库的代码实战,包括速度与方向设置函数,并探讨了加减速规划等高级应用,帮助开发者彻底掌握步进电机驱动技术。

weixin_29169899的博客 486

使用MvcHtmlString类输出不经过编码的HTML字符串

博客的文章存在数据库中时,存放的不仅仅只是文章内容,还有对文章进行格式化的HTML标签。 当我们使用ASP.NET MVC3开发一个个人博客时,我们必须将这些内容从数据库中读取出来,然后输出的屏幕上。 一开始我很天真,直接用了下面的代码: [code="c#"]@post.Content[/code] 结果一运行,我知道自己悲剧鸟!!! 这不是在坑爹么!我要的...

海阔天空 422

【保姆级教程】不到一元32位芯片 DIY迷你时钟

基于不到一元的CH32V003F4P9芯片制作的迷你多功能时钟。

twen51的博客 1815

YOLOv11-seg 改进系列 | 引入原创 RSCD 重参数共享卷积分割头,增强 Head 表达力并压低计算量

本文提出一种改进的YOLOv11-seg分割头Segment_RSCD,通过重参数共享卷积增强表达能力。该模块在LSCD共享检测头基础上引入DiverseBranchBlock重参数卷积,保留三尺度预测与Proto掩码原型接口不变。相比原始Segment头,Segment_RSCD参数增加4%但计算量降低1.3%,在共享卷积结构中通过多分支补偿表达能力损失,同时利用Scale层保持尺度差异校准。该方法不改动Backbone/Neck结构,仅重构检测/分割头,实现训练期多路径聚合与部署期等效单分支的平衡。

qq_44224801的博客 184

MVC @Html 扩展方法

在使用MVC开发过程中发现在View中需要一些自定义的方法,以前在webfrom开发是则是使用一个静态类,在里面编辑许多经常使用的方法来解决的。现在发现在MVC里面可以自定义扩展的HtmlHelper方法,具体操作如下: 1.新建一个类   可以在项目中添加一个文件夹,命名为Helpers,在这个文件夹中可以添加各个类型的扩展类。下面我们添加一个文本处理扩展类,命名HtmlExtend.cs。

bug世界 2018

【CASS精品教程】032:CASS11台阶画法案例大全

一、普通无边台阶 二、普通有边台阶 三、普通圆弧无边台阶 四、U型台阶 五、曲线U型台阶 六、L型台阶

智慧空间实验室 7465

通过一个MVC HtmlHelper扩展实例,简单说明扩展步骤

扩展Submit   using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Mvc; namespace TestMvcHelper {     public static class HtmlExtensions

whaxrl的专栏 1893

当启动容器的时候提示:exec format error?如何解决问题

Docker容器出现"exec format error"的主要原因是架构不兼容(如ARM设备运行x86镜像)。解决方案包括:1)匹配镜像与宿主机架构;2)构建时指定平台;3)安装QEMU模拟器;4)修复文件权限和格式;5)验证基础镜像兼容性。排查流程应从检查架构匹配开始,逐步验证权限、解释器和换行符等问题。建议优先使用多架构镜像,构建时明确指定平台,并使用buildx工具生成多平台镜像。调试时可进入容器手动验证文件格式和兼容性。

weixin_39291964的博客 2719

Ubuntu22.04如何安装cuDNN8.9.7

本文详细介绍了在Ubuntu 22.04系统上为CUDA 12.2安装适配cuDNN 8.9.7的完整流程,特别针对RTX A6000显卡。主要内容包括:1)选择与CUDA 12.2兼容的cuDNN版本;2)使用deb包方式的安装步骤(添加仓库、导入密钥、安装组件);3)通过MNIST示例验证安装;4)版本锁定、卸载旧版等补充说明;5)性能测试方法。文中强调了版本匹配的重要性,并提供了多卡配置建议,为搭建深度学习开发环境提供完整指导。

2501_93651177的博客 1845

mvc 用户控件

<br />参考地址:http://www.cnblogs.com/dudu837/archive/2010/08/06/1793789.html<br /> <br /> <br /><br />总结:<br />这3个HtmlHelper的扩展方法<br />Html.Partial:是将视图内容直接生成一个字符串并返回,<br />Html.RenderPartial方法是直接输出至当前HttpContext,<br />而Html.RenderAction还调用一下Action。重新執行一次Cont

wwttqq85538649的专栏 1329

零基础学写《扫雷》游戏(Qt扫雷源码)

扫雷游戏是在windows系统中自带的游戏,他的游戏玩法其实很简单,20世纪初期电脑上没有啥游戏可以玩,所以扫雷游戏也算是当时是最常火爆的一个电脑游戏。以下文章详细介绍扫雷游戏的实现。实现语言为C++。

啊渊的专栏 1万+

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

MVC 中Html.RenderPartial与Html.RenderAction 和 Html.Partial 区别{转}

这3个HtmlHelper的扩展方法Html.Partial:是将视图内容直接生成一个字符串并返回,Html.RenderPartial方法是直接输出至当前HttpContext,而Html.RenderAction还调用一下Action。重新執行一次Controller → Model → View的順序。 因此它们在视图中的使用方式是不同的:  &lt;%Html.RenderPartial(...

weixin_33979363的博客 104

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

从零开始学习 ASP.NET MVC 1.0 (四) View/Model 全解

《从零开始学习ASP.NET MVC 1.0》 文章导航 (一) 开天辟地入门篇 (二) 识别URL的Routing组件 (三) Controller/Action 深入解析与应用实例 (四) View/Model 全解 (五) ViewEngine 深入解析与应用实例 一.摘要 本文讲解在Action中向View传递Model的几种...

diaoshisun9421的博客 369

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

[ASP.NET MVC]让Html.RenderAction支持Lamda表达式

今天在ASP.NET MVC代码时用到了Html.RenderAction,代码如下: @{Html.RenderAction("RecentNews")} 通过字符串指定Action的名称,有两点不爽: 1. 输入时不能智能感知; 2. 输错了不能实时提示。 有这两点不爽,写代码的乐趣就大减。有享受感觉的代码应该是这样的: @{Html.RenderAction<...

weixin_30888027的博客 76

(四) View/Model 全解(mvc)

转自:http://www.cnblogs.com/zhangziqiu/archive/2009/03/18/Aspnet-MVC-4.html 一.摘要 本文讲解在Action中向View传递Model的几种方式.以及View获取Model以后如何编写显示逻辑.还详细的介绍了ASP.NET MVC框架提供的Html Helper类的使用及如何为Html Helper类添加自定义扩展方...

weixin_30415113的博客 102

ASP.NET MVC HTML帮助器:原理、实战与优化

HTML帮助器是ASP.NET MVC框架中的核心组件,通过扩展方法机制将服务器端逻辑转换为HTML标记。其工作原理基于Razor视图引擎的动态解析,利用TagBuilder实现安全的HTML生成,同时支持模型绑定和客户端验证集成。在Web开发领域,这类服务端渲染技术能显著提升表单开发效率,特别适合管理系统、快速原型等场景。通过强类型帮助器如TextBoxFor、DropDownListFor,开发者可以获得编译时检查与智能提示。结合jQuery Validation实现客户端验证,配合DisplayAtt

weixin_34372728的博客 310

MVC中使用HTML Helper类扩展HTML控件

文章摘自:http://www.cnblogs.com/zhangziqiu/archive/2009/03/18/1415005.html MVC在view页面,经常需要用到很多封装好的HTML控件,这篇文章主要讲述,怎么自己扩展和定制自己需要的控件。 ---------------------------------------------------------- HTML ...

aibixin8234的博客 130

.Net MVC中Html.Partial、RenderPartial、Action、RenderAction区别和用法;扩展HtmlHelper类、MvcHtmlString.Create后端写前端

Html.RenderPartial与Html.RenderAction这两个方法都是用来在界面上嵌入用户控件的。 1. Html.RenderPartial是直接将用户控件嵌入到界面上: <%Html.RenderPartial("LogOnUserControl");%> 或 <%Html.RenderPartial("~/Areas/Comm/Views/Shared/LogOnUserControl.ascx");%> 注意:用第一种方法时,用户控件必须放在.

carcarrot的博客 2286

三层架构与MVC的区别

菜鸟学飞基地 偶会勤勤恳恳灌溉这里滴一亩三分田   三层架构与MVC的区别 http://baike.baidu.com/view/687468.htm 与MVC的区别  MVC(模型Model-视图View-控制器Controller)是一种设计模式,我们可以用它来创建在域对象和UI表示层对象之间的区分。   同样是架构级别的,相同的地方在于他们都有一个表现层

bug07250432的专栏 1139

扩展Html Helper类,ASP.NET MVC框架提供了一个帮助我们构造Html元素的类:TagBuilder

使用 HTML Helper 类生成HTML控件 HTML Helper类是ASP.NET MVC框架中提供的生成HTML控件代码的类. 本质上与第一种方式一样, 只是我们可以不必手工书写HTML代码,而是借助HTML Helper类中的方法帮助我们生成HTML控件代码. 同时,我们也可以使用扩展方法为HTML Helper类添加自定义的生成控件的方法. HTML Helper类的...

ailiu6134的博客 198

Django到底是MVC还是MVT?以及MVC和MVT的区别

最近一直被一些问题所困惑:Django是遵循MVC还是MVT?MVC和MVT到底有哪些区别?MVC可以继续拆分吗? 在网络上浏览了很多无关痛痒的文章,无非是M、V、C分别代表什么,M、V、T又分别代表什么,这些表层的解释对程序员来说非但不会解决问题,反而还会增加困惑。所以,在查了一些资料之后,在个人理解的基础上,进行总结,记住,这只是个人观点和立场。 MVC是怎么来的?是什么? 最开始MVC是一种...

高岩 is me 9301
上一篇: ajax 方法的使用以及方法中各参数的含义
下一篇: 用CodeSmith 代码生成器 生成代码
SpringFiled
博客等级 码龄15年 9粉丝 78原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值